《寄生虫与医学昆虫学报》第19卷总目次

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为建立一种快速、敏感的牛瑟氏泰勒虫病诊断方法,本实验分离提取牛瑟氏泰勒虫全血基因组DNA,并设计一对编码牛瑟氏泰勒虫32 kDa (P32) 主要表面蛋白基因的引物,进行PCR扩增,预
针对混合值不完备信息系统的完备化问题,提出了一种改进的ROUSTIDA算法。对可辨识矩阵的定义在邻域的范围内进行了扩充,使之可以适用于混合值的不完备信息系统,结合极大相容块技术给出了具体的改进算法,使填充能力得到很大的改善,同时还具备了初步排除噪声数据的能力。实例分析表明,该算法是行之有效的。
双聚类方法是当前分析基因表达数据的一个重要研究方向,其挖掘目标是发现哪些基因在哪些实验条件下具有相似的表达水平或者关系密切。目前已提出了许多双聚类算法来挖掘不同类型的双聚类,然而其大部分挖掘效率不高。鉴于此,提出了一个新颖的挖掘算法———MRCluster,其主要是用来从原始的基因表达数据中挖掘最大的行常量双聚类模式。就其挖掘效率来说,它采用的是基于Apriori原则的基因扩展深度优先的挖掘策略,
提出了一种利用FPGA对生物神经元网络进行硬件仿真的方法。该方法充分考虑了多进程流水线模型中各神经元状态输出的时序问题,设计了节点选择器完成对流水线数据通路输出数据的保存和选择功能,实现了多状态耦合情况下精确的仿真方法。最后,利用该方法对Morris-Lecar神经元网络模型进行了FPGA硬件仿真,再现了Morris-Lecar神经元网络的非线性动力学特性。
现有的Folksonomy标签推荐系统使用的推荐算法没有考虑标签模糊和冗余问题,影响了用户建模和对推荐系统评估的准确性,并且降低了系统的推荐质量,增加了用户选择喜好项目时的负担。通过对标签推荐系统的研究,将标签模糊和冗余应用到标签推荐算法当中,有助于提高系统的推荐质量,并且能提供更合理的评价方法。实验结果表明:经过标签模糊和冗余处理的标签推荐算法显著地提高了推荐系统的推荐质量。
移动传感器网络间歇连通,为了在拓扑动态变化的环境中将数据有效传递到汇聚点,提出了一种基于节点传输概率的数据传输策略PBD。该策略基于传感器节点近期与汇聚点的距离来计算节点将数据成功传递给汇聚点的可能性,并以此作为消息传输时选择下一跳的依据;同时还引入了基于消息优先权的缓存队列管理机制。实验结果证明了PBD的有效性,也表明PBD较好地实现了数据传输成功率与传输能耗、传输延迟之间的平衡。
针对粒子滤波固有的缺陷,结合移动机器人领域的研究应用成果,分别从样本数目自适应、重采样自适应、建议分布自适应、运动/似然模型自适应以及与其他方法的集成等几个方面对粒子
针对存在时延和丢包的网络化控制系统,研究执行器或传感器失效时,系统受外部有限能量扰动影响的H∞保性能容错控制问题。将丢包当做一种特殊时延,考虑综合时延的区间快变特性,采用状态反馈控制策略,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出了闭环系统对执行器或传感器失效故障具有H∞保性能容错能力的时滞依赖充分条件,并以求解LMIs的方式给出了最优控制器的设计方法。最后以一个仿真算例验证
为了探索提取贵阳腐霉Pythiumguiyangense菌株总RNA简便而有效的方法,我们分别采用石英沙研磨、超声波破碎、液氮研磨、液氮加石英沙研磨和溶菌酶消化5种方法破碎真菌细胞壁,再
针对视频序列维数高、帧间相关性大、运动轨迹复杂的特点,将LLE非线性降维算法用于视频处理,并重点研究了如何利用该算法对目标跟踪过程中的模板进行预测更新。由于单步预测方法在运动目标发生部分或全部遮挡时无法保证跟踪的准确性,进一步将时间序列模型与BP网络相结合实现跟踪目标的多步预测,从而可以弥补时间序列模型在单步预测方面的不足。实验证明,该算法能保证在运动目标跟踪过程中的准确性和鲁棒性。